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Vol. 123. Núm. 2.
Páginas 45-49 (Junio 2004)
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Vol. 123. Núm. 2.
Páginas 45-49 (Junio 2004)
Factores predictores de carga viral detectable en pacientes en tratamiento antirretroviral de gran actividad
Factors predicting detectable viral load in patients with highly active antiretroviral treatment
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Luis Ortegaa, María José Cuevasb, Rosario Pérez-Simónc, Carmen Villaresa, Manuel Alcobac, Vicente Martínb
a Servicio de Farmacia. Hospital de Le??n.
b nstituto de Investigaciones Biom??dicas. Universidad de Le??n.
c Servicio de Medicina Interna II. Hospital de Le??n. Le??n. Espa??a.
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Fig. 1. Algoritmo para la clasificación del paciente como no adherente con el modelo II.
Fig. 2. Curva de eficacia diagnóstica en las escalas de puntuación aplicadas usando las variables asocidas en el análisis multivariado con la presencia de carga viral detectable.
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Fundamento y objetivo: Conocer las variables predictoras de carga viral detectable (CVD) en pacientes en tratamiento antirretroviral de gran actividad. Pacientes y método: Estudio observacional (cross-sectional) en pacientes en tratamiento antirretroviral con 2 inhibidores de la transcriptasa inversa análogos de nucleósidos y un inhibidor de la proteasa. Se recogieron diversas variables sociodemográficas y clínicas. Para la valoración de la adherencia se establecieron los modelos I, que reúne los criterios autodeclarado y farmacia, y II, que incluye las concentraciones plasmáticas en sujetos adherentes con los 2 criterios anteriores y CVD. Se realizó un análisis de regresión logística con las variables asociadas con la presencia de CVD en el análisis univariado y se diseñaron un algoritmo diagnóstico y las curvas de eficacia diagnóstica para seleccionar el modelo que mejor predice la presencia de CVD. Resultados: De 136 pacientes estudiados, 39 (28,7%) presentaban CVD. Los menores de 35 años (odds ratio [OR] = 2,68), los infectados por compartir jeringuillas o por relaciones heterosexuales (OR = 6,42), aquellos no totalmente convencidos de la capacidad de mutación del virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) por mala adhesión (OR = 3,25) y los clasificados como no adherentes con el modelo que incluía concentraciones plasmáticas (OR = 6,91) presentaban con mayor frecuencia CVD. El modelo que mejor predijo la CVD incluiría a pacientes clasificados como no adherentes con cualquiera de los 2 modelos que además presentaban otro de los factores de riesgo detectados; la prevalencia de CVD en éstos fue del 10% frente al 43%. Conclusión: La adhesión al tratamiento antirretroviral de gran actividad es un factor muy importante en la predicción de CVD, especialmente en pacientes jóvenes, los infectados por compartir jeringuillas o vía heterosexual y aquellos no convencidos de la importancia de la adhesión.
Palabras clave:
Factores predictores
Carga viral detectable
Tratamiento antirretroviral
TARGA
Adhesión
Background and objective: Knowledge of the variables predicting detectable viral load in patients with highly active antiretroviral treatment. Patients and method: Observational and cross-sectional study in patients with antiretroviral treatment receiving two nucleoside reverse transcriptase inhibitors and one protease inhibitor. Several sociodemographic and clinic variables were registered. Two models were designed in order to assess the adherence: I, combining self-report and pharmacy criteria, and II, including drug plasma levels in adherent patients with the two former criteria and detectable viral load. Logistic regresión analysis with variables found to be associated with detectable viral load in the univariate análisis, diagnostic algorithm and ROC statistics were performed in order to select the best model to predict detectable viral load. Results: Among of 136 patients studied, 39 (28.7%) had detectable viral load. Patients less than 35 years old (OR = 2.68), intravenous drug users or heterosexual contacts as the way of HIV infection (OR = 6.42), patients not fully convinced of the capacity of mutation of the HIV by poor adherence (OR = 3.25) and patients considered non-adherent according to the drug plasma levels criteria (OR = 6.91) had more frequently detectable viral load. The best model to predict detectable viral load would include patients considered non-adherent according to the two models used, and moreover, patients where another of the factors of risk were detected; the prevalence of detectable viral load in these was of 10% versus 43%. Conclusion: Adherence to HAART is a key factor to predict detectable viral load, specially in young patients, infected by intravenous drug use or heterosexual contacts, and patients not convinced of the importance of the adherence.
Keywords:
Predictive factors
Detectable viral load
Antiretroviral treatment
HAART
Adherence

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